Agent Doctor
Verwenden Sie diesen Skill, um die Diagnose von Agenten-Anweisungen und der Skill-Entdeckung auf die tatsächlich vorhandenen Dateien zu stützen. Er meldet Quellen als entdeckt, niemals als zur Laufzeit geladen oder konfiguriert verfügbar.
Führen Sie zuerst den deterministischen Scan durch und argumentieren Sie dann nur auf der Grundlage des Berichts und der darin genannten Dateien. Der Scan ist schreibgeschützt und repariert niemals Dateien, lädt keine Skills, fordert keine Berechtigungen an und liest keine allgemeinen Home-, Umgebungs-, Anmeldeinformations- oder Authentifizierungsdateien.
Führen Sie vom installierten Verzeichnis dieses Skills aus Folgendes aus:
python3 scripts/agent_doctor.py --project <pfad-zum-projekt> --format markdown
Verwenden Sie --home /fixture/home für Fixture- oder alternative globale Entdeckung. Fügen Sie ein explizites --skill-root /pfad/zu/skills nur für zusätzliche erlaubte Skill-Wurzelverzeichnisse hinzu. --model <name> akzeptiert den Namen des von Ihnen verwendeten Modells (einen beliebigen Literalnamen wie Claude, claude-opus-5-5 oder GPT-5), vergleicht ihn mit wörtlichen „Sie sind “-Identitätsansprüchen in normalem Skill-Text unter Ignorierung von Groß-/Kleinschreibung, Bindestrichen versus Leerzeichen oder Punkten sowie einem führenden claude- und meldet Abweichungen nur als Hinweise. Lassen Sie ihn weg, um diese Prüfung zu überspringen. Wählen Sie --format json für maschinenlesbare Ausgabe. Verwenden Sie --max-files und --max-bytes sowie --max-directories, um den begrenzten Scan für eine fokussierte Diagnose zu verschärfen.
Der Scan begrenzt Tiefe, Verzeichnisse, Dateien und Bytes; er überspringt Abhängigkeits-, VCS-, Cache- und Worktree-Verzeichnisse. Er erkennt übergeordnete und verschachtelte AGENTS.md/CLAUDE.md/GEMINI.md, die auf der Whitelist stehenden globalen Anweisungsdateien (~/.codex/AGENTS.md, ~/.claude/CLAUDE.md, ~/.gemini/GEMINI.md) und flache Skill-Ordner in jedem dokumentierten Host-Ordner: Home .agents, .codex, .claude, .gemini, .cursor, .copilot und .codeium/windsurf Skills sowie Projekt .agents, .codex, .claude, .gemini, .cursor, .github, .opencode, .cline, .clinerules, .devin und .windsurf Skills. Ein Skill, der über mehrere Ordner erreicht wird (z. B. die Symlinks der Skills-CLI), wird nur einmal gemeldet. Er trennt kanonische Pfade und Aliase, lehnt Symlink-Escapes ab und gibt keine rohen Dateiinhalte aus.
Skill-Nutzung und -Archivierung
Führen Sie für selten oder nie aufgerufene Skills python3 scripts/agent_doctor.py --usage aus und folgen Sie references/usage.md. Es liest Sitzungsprotokolle schreibgeschützt und gibt nur Skill-Namen und Zählungen aus. Zeigen Sie dem Besitzer die Tabelle und fragen Sie dann pro Skill: aktualisieren, behalten oder archivieren. Sagen Sie „keine Aufrufe in den Protokollen gefunden“, niemals „ungenutzt“. Archivieren Sie nur mit scripts/skill_archive.py: plan, zeigen Sie es an, holen Sie ein explizites Ja für diesen Skill ein, dann archive --yes; niemals in derselben Runde wie die Frage. Erwähnen Sie restore.